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预测接口（文本标签） 分词模型 命名实体识别模型 父主题： 在线服务API
猜你喜欢的主要应用场景是什么？ 猜你喜欢主要应用于浏览意向不明确，如首页推荐等，RES能够根据用户的长短期行为表现出来的兴趣进行学习与训练，结合长短期兴趣进行个性化推荐。 父主题： 智能场景
loc 是 String 提取到的地名结果。 per 是 String 提取到的人名结果。 org 是 String 提取到的组织结果。 示例 请求示例 { "text": "在贵州黔东南苗族侗族自治州台江县革一镇乡下，有一座两层的小木屋，和这里的大部分木质吊脚楼一样，小木屋依山
数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初
“山东哥哥助学工作站”的名字。这座木屋，凝聚了“山东哥哥”与贵州山区儿童之间的情谊，也见证了一位名叫隋刚的淄博“80后”小伙18年来的坚守。", "绝大多数用户的需求往往是关注主流内容和商品。而忽略相对冷门的大量“长尾”信息，导致很多优秀的内容或商品没有机会被用户发现和关注。"
1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间的关系，无需人工经验干预，同时能够解决组合特征稀疏的问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机的改进版
一入口鉴权功能和OBS与DIS的委托授权。IAM的更多信息请参见《统一身份认证服务文档》。 ModelArts ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，排序策略使用Modelarts的深度学习计算能力训练得到排序模型。ModelArts的更多信息请参见《ModelArts服务文档》。
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兴趣标签召回候选集：根据用户画像的兴趣标签召回候选集。 实时标签召回候选集：根据用户实时操作的物品的标签召回候选集。 默认兴趣标签召回候选集。 兴趣宽度 生成候选集中的兴趣宽度，值越小候选集中的类型越少。 说明： 选择兴趣宽度数量对应的，权重值最高的兴趣标签个数进行检索，得到与标签匹配的物品候选集。
一入口鉴权功能和OBS与DIS的委托授权。IAM的更多信息请参见《统一身份认证服务文档》。 ModelArts ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，排序策略使用Modelarts的深度学习计算能力训练得到排序模型。ModelArts的更多信息请参见《ModelArts服务文档》。
买了又买等推荐场景，但各个子场景的运营规则均不一致。 RES提供一站式电商推荐解决方案，在一套数据源下，支持多种电商推荐场景，提供面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。
“添加推荐候选集”（选择离线或近线任务所生成的推荐候选集进行排序） 任务别名和UUID：单击操作列表的“选择”添加离线或近线的任务名称和候选集ID。 优先级：优先级高的推荐结果将确保展示在优先级低的之前。 同优先级数据占比：优先级相同的推荐候选集，该占比展示推荐数量，同优先级下的数据占比之和需要等于100%。
topK 用户最感兴趣的排序在前K个的物品。 行为 行为类型：用户感兴趣的行为类型。 权重值：行为的初始权重。 衰减系数：用于衰减行为初始权重的系数。 有效时间：用户配置的行为发生时间与当前时间的间隔，以小时为单位。系统只处理在该时间范围内的行为记录。 基于用户相似度的实时召回 基于用
描述 offline 是 String 离线计算规格。 nearline 否 String 实时计算规格。 rank 否 String 深度学习计算规格。 online_tps 否 Integer 在线服务最大并发数。 响应参数 状态码： 200 表6 响应Body参数 参数 参数类型
针对对应的场景，由RES根据场景类型预置好对应的智能算法，为匹配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。
用户基本属性值。其中字段的值只能是数值型，字符串或字符串数组。 否 TAGS Json 用户的兴趣标签。其中字段的值只能是Map类型。 可传入不同类型的标签信息（如人工标签，关键词标签等）。 此标签体系需与物品标签体系相同。如果无历史兴趣标签，则无需传入此字段。推荐系统将会根据特定行为匹配的标签进行计算并完成更新。
据用户的长短期行为表现出来的兴趣进行学习与训练，结合长短期兴趣进行个性化推荐。 关联推荐主要应用于固定的物品的关联推荐，根据已关联的物品对相关的内容和行为进行挖掘，网状匹配相关联的物品，进行有关联度的推荐。 热门推荐主要应用于当前用户浏览最多的物品内容，如实时搜索量前几的新闻或者物品。
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参数 参数类型 描述 offline String 离线计算规格。 nearline String 实时计算规格。 rank String 深度学习计算规格。 online_tps Integer 在线服务最大并发数。 请求示例 查询场景详情 /v2.0/testuuidxxxxxx
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